BIST Şehir Endekslerine Ait Volatilitenin Modellenmesi

Year 2020, Issue: 85, 223 - 242, 13.01.2020

Öyküm Esra Aşkın

https://doi.org/10.25095/mufad.673733

Cited By: 2

Abstract

Borsa İstanbul (BİST) tarafından hesaplanan şehir indeksleri bölgesel kalkınmanın önemli bir göstergesidir. Hesaplandığı bölgenin finansal durumuna ışık tutan şehir endeksleri, belirsizlik altında yatırım kararı veren yatırımcılar için oldukça yararlı bir rehber olma özelliği taşımaktadır. Bu sebeple son yıllarda bu şehirlere ait finansal performansın bir haritasını çizmek, hem yatırımcıların hem de araştırmacıların oldukça dikkatini çekmektedir. Bu öneminden hareketle, çalışmada Şubat 2009-Mart 2019 tarihleri arasında hesaplanan 9 şehir endeksi günlük getiri serilerine ait volatilite, farklı simetrik ve asimetrik koşullu değişen varyans modelleri ile tahmin edilmiştir. Finansal zaman serilerinin kalın kuyruklu yapısı dikkate alınmış ve hata terimlerinin koşullu dağılımını betimlemede sadece normal dağılım değil aynı zamanda Student-t ve Generalized Error Distribution (GED) kullanılmıştır. Uygun modelin seçiminde çeşitli model seçim kriterlerinin yanısıra getiri serileri eğitim ve test olarak ikiye ayrılmış, modellere ait öngörü performans ölçütleri hesaplanmıştır. Dikkat çeken en önemli sonuçlardan birisi Antalya şehir endeksi haricindeki tüm endeks getiri serilerinde asimetrik modellerin başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür. Ayrıca Tekirdağ şehir endeksi dışındaki tüm endekslerde negatif şokların aynı büyüklükteki pozitif şoklara kıyasla daha fazla volatiliteye sebep olduğu bulunmuştur.

Keywords

Volatilite, Şehir Endeksi, ARCH, GARCH

References

• Aksoy, Mine (2013), "İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Finansal Kriz Döneminde Yabancı Yatırımcıların Hisse Senedi Tercihlerinin Analizi", İÜ Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, No. 48, ss. 135-150.
• Alexander, Carol (2008), Practical Financial Econometrics, John Wiley&Sons, Chichester, UK.
• Alizadeh, Amir H.- Nomikos, Nikos K. (2009), Shipping Derivates and Risk Management, Palgrave Macmillan, Basingstoke, UK.
• Aşkın Öyküm Esra- Büyüklü Ali Hakan (2014), "Testing the Calendar Anomalies for BIST City Indexes with Symmetric and Asymmetric GARCH Models", İktisat İşletme ve Finans, Vol.29, pp.59-82.
• Baillie, Richard T- Bollerslev, Tim (1989), “The Message in Daily Exchange Rates: A Conditional-Variance Tale”, Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 7, No. 3, pp. 297–305.
• Bayrakdaroğlu, Ali-Tepeli, Yusuf (2018), "BİST Şehir Endekslerinin Risk-Getiri Analizi Üzerine Bir İnceleme", Muhasebe ve Finansman Dergisi, Sayı. 80, ss.147-160.
• Bayramoğlu, Mehmet Fatih - Pekkaya, Mehmet (2010), “İMKB Tarafından Hesaplanan Endekslerde Yeni Gelişmeler ve İMKB Şehir Endeksleri”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Sayı: 45, ss. 200-215.
• BIST (2019), (http://borsaistanbul.com/endeksler/bist-pay-endeksleri/sehir-endeksleri, Erişim Tarihi: 08.02.2019).
• Bollerslev, Tim (1986), “Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity” Journal of Econometrics, Vol. 31, No.3, pp. 307-327.
• Bollerslev, Tim (1987), “A Conditional Heteroskedastic Time series Model for Speculative Prices and Rates of Return”, The Review of Economics and Statistics, Vol. 69, No. 3, pp. 542-547.
• Bollerslev, Tim-Chou, Ray Y.-Kroner, Kenneth F. (1992), “ARCH modeling in finance”, Journal of Econometrics, No. 52, pp. 5-59.
• Çakır, Zahide (2016), "Şehir Endekslerinin Finansal Performanslarının Ölçülmesi ve Değerlendirilmesi, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Çorum.Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Sayı. 65, No. 2, ss. 1-28.
• Çiçek, Macide- Öztürk, Feride (2007),“Yabancı Hisse Senedi Yatırımcıları Türkiye'de Döviz Kuru Volatilitesini Şiddetlendiriyor mu?”, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi , Sayı. 62, No. 4, ss. 83-107.
• Devaslıgil Atmaca, Verda (2018), "BİST Şehir Endeksleri Oynaklığının DCC-GARCH Model ile Analizi", Yönetim Bilimleri Dergisi, Cilt: 16, Sayı: 31, ss. 287-308.
• Dink, Zhuanxin-Granger, Clive W.J.-Engle, Robert F. (1993), “A Long Memory Property of Stock Market Returns and New Model”, Journal of Emprical Finance, Vol. 1, No.1, pp.83-106.
• Duran, Serap-Şahin, Asuman (2006), “İMKB Hizmetler, Mali, Sınai ve Teknoloji Endeksleri Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi”, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, Sayı. 1, ss. 57-70.
• Engle, Robert F. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kıngdom Inflation”, Econometrica, Vol. 50, No.4, pp. 987-1007.
• Engle, Robert F.-Lilien, David M.-Robins, Russel P. (1987), “Estimating Time-Varying Risk Premia in the Tern structure: the ARCH-M model”, Econometrica, Vol. 55, No. 2, pp. 391-407.
• Floros, Christos (2008), “Modelling Volatility Using GARCH Models: Evidence from Egypt and Israel”, Middle Eastern Finance and Economics, No.2, pp.31-41.
• Glosten, Lawrence R.-Jagannathan, Ravi-Runkle, David E. (1993), “On the Relation Between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks” Journal of Finance, Vol. 48, No. 5, pp.1779-1801.
• Gökçe, Atilla (2001), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Getirilerindeki Volatilitenin ARCH teknikleri ile Ölçülmesi”, Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi ,Sayı. 3, No.1, ss.35-58.
• Hsieh, David A. (1989), “Modeling Heteroscedasticity in Daily Foreign-Exchange Rates”, Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 7, No. 3, pp. 307–317.
• Kovacic, Zlatko (2007),“Forecasting Volatility: Evidence from the Macedonian Stock Exchange, MPRA Paper No. 5319.
• Kula, Veysel-Baykut, Ender (2018), "BİST Şehir Endekslerinin Volatilite Yapıları ve Rejim Değişimlerinin Analizi", Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, Sayı. 1, No.1, ss. 38-59.
• Lee, Cheng F-Chen, Gong-meng- Rui, Oliver (2001), “Stock Returns and Volatility on China Stock Markets” Journal of Financial Research, Vol.24, No. 4, pp. 523-543.
• Lopez, Jose A. (2001), "Evaluating the Predictive Accuracy of Variance Models", Journal of Forecasting, Vol. 20, pp. 87-109.
• Miron, Dumitru-Tudor, Cristiana (2010), "Asymmetric Conditional Volatility Models: Emprical Estimation and Comparison of Forecasting Accuracy", Journal for Economic Forecasting No.13, pp. 74-92.
• Nelson, Daniel (1991), "Conditional Heteroscedasticity in Asset Returns: A New Approach", Econometrica, Vol. 59, No. 2, pp. 347-370.
• Nyberg, Henri (2010), “QR-GARCH-M Model for Risk-Return Tradeoff in U.S. Stock Returns and Business Cycles”, University of Helsinki and HECER, Discussion Paper No.294, ISSN 1795-0562.
• Özden, Ünal. H. (2008), "İMKB 100 Endeksi Getiri Volatilitesinin Analizi", İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı. 7, No. 13, ss. 339-350.
• Pagan, Adrian (1996), "The econometrics of financial markets", Journal of Empirical Finance, Vol.3, pp. 15-102.
• Pagan, Adrian R.-Schwert, G. William (1990),"Alternative Models for Conditional Stock Market Volatility", Journal of Econometrics, Vol. 45, No.1-2,pp. 267-290.
• Sentana, Enrique (1995), "Quadratic ARCH models", Review of Economics Studies, Vol. 62, No. 4, pp. 639-661.
• Taylor, Stephen J. (1994), "Modelling stochastic volatility: A review and Comparative study", Mathematical Finance, Vol. 4, No. 2, pp. 183-204.
• Yapraklı, Sevda-Bozma, Gürkan-Akdağ, Murat (2018), "BIST Şehir Endekslerinde Oynaklığın Ölçülmesi: Alternatif Ekonometrik Modellerin Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi", Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, No. 639, ss. 67-86.
• Zakoian, Jean-Michel (1994), "Threshold Heteroskedastic Models", Journal of Economic Dynamics and Control, Vol. 18, No.5, pp. 931-955.
• Zivot, Eric (2008), "Practical Issues in the Analysis of Univariate GARCH Models", http://www.faculty.washington.edu/ezivot/research/practicalgarchfinal.pdf, (20.03.2019).